16、萤火虫算法与神经网络结合的综合应用与性能分析

萤火虫算法与神经网络结合的综合应用与性能分析

在当今的科技领域，神经网络的应用越来越广泛，而萤火虫算法（FF算法）与各种神经网络的结合更是为解决诸多复杂问题提供了新的思路和方法。下面将详细介绍FF算法与不同类型神经网络结合的应用及性能表现。

1. FF算法在GCPV系统和锅炉设计建模中的应用

• GCPV系统建模 ：在GCPV系统的交流功率输出建模中，温度被用于模型构建。为了测试所提出的方法，研究人员采用了马来西亚Teknologi MARA绿色能源资源中心的数据。在多层神经网络训练过程中，FF算法用于确定隐藏层的最佳神经元数量，同时也用于确定学习率和动量率。均方根误差（RMSE）被用于量化人工神经网络（ANN）在测试和验证阶段的建模性能。通过与经典的进化优化前馈神经网络进行比较，实验结果表明，该方法在训练和测试阶段对交流功率建模的RMSE更低。
• 锅炉设计建模 ：在锅炉设计建模中，节能和减排是面临的挑战。Savargave和Lengare提出了一种将ANN和FF算法与自适应方案相结合的新方法。ANN采用自适应方案进行训练，研究发现该模型在锅炉设计中非常有效。由于大多数锅炉设计基于反向传播学习，而该问题具有非线性特点，因此使用了FF算法。通过分析I型和II型误差函数来确定蒸汽流量、蒸汽压力、汽包内蒸汽压力、蒸汽温度等参数。模拟结果显示，该方法在RMSE方面的性能优于传统方法。

2. FF算法与功能链接人工神经网络（FLANN）

• FLANN简介 ：与多层感知器（MLP）不同，FLANN是